O presente trabalho começa por expôr, em seguida, o estado da arte na localização de robôs móveis (Capítulo2). No capítulo seguinte, descrevem-se as abordagens propostas no âmbito deste trabalho, começando por se detalhar as situações em análise (Secção3.1) e depois os desenvol- vimentos no âmbito da localização baseada em reflectores (Secção 3.2.1) e contornos (Secção 3.2.2). O Capitulo4é dedicado à descrição das experiências efectuadas e resultados obtidos com as metodologias propostas. Termina-se com o Capitulo5, referente às conclusões e propostas para trabalho futuro.
Capítulo 2
Estado da arte
Há mais de vinte anos que uma vasta comunidade científica está dedicada ao problema da localização de robôs móveis. O estado da arte nesta área é vasto e apresenta inúmeras propostas de soluções baseadas em diferentes classes de algoritmos e diferentes tipos de sensores. No entanto, quando se olha para as ofertas comerciais, o número de soluções com sucesso é reduzido e aplicado em ambientes muito controlados. Neste trabalho, analisam-se os motivos desta discrepância e, em colaboração com parceiros industriais, procura-se identificar pontos de melhoria que viabilizem a aplicação das técnicas mais relevantes do estado da arte, em ambientes com elevados requisitos de fiabilidade e robustez, como é o caso dos ambientes industriais.
Sabattini et al.(2013) lista as fraquezas dos actuais sistemas logísticos que utilizam AGVs e apresenta algumas propostas de melhoria. Entre elas, está a melhoria dos sistemas de localização dos robôs, de forma a tornar possível a localização baseada em contornos. Nesta linha de pen- samento encontram-se os trabalhos (Reinke e Beinschob, 2013) e (Beinschob e Reinke,2013), nos quais é discutida a aplicação da localização baseada em contornos e extracção de informação tridimensional em ambiente industrial. É de realçar que estes artigos são resultado do projecto europeu PAN ROBOTS.
Contudo, a precisão e robustez dos algoritmos que exploraram a detecção de contornos natu- rais dependem da dinâmica e da estrutura do ambiente em que o robô navega, nomeadamente de um certo nível de invariância da disposição dos objectos circundantes ao robô que não é possível garantir em todas as situações. Os elevados requisitos de precisão e robustez tipicamente exigidos às aplicações industriais levam geralmente à adopção de soluções que recorrem à detecção de bali- zas artificiais (reflectores). Desta forma, garante-se a existência de um conjunto de características no ambiente, utilizadas pelo sistema de localização, com uma configuração adequada ao nível de precisão pretendido.
2.1
Localização baseada em reflectores
A localização baseada em reflectores pertence à família de técnicas que recorrem a balizas artificiais, isto é, implicam a instalação de equipamento externo ao robô para fins de localização.
10 Estado da arte
O estado da arte apresenta várias alternativas aos reflectores das quais se apresentam alguns exem- plos. Tem-se o caso dos trabalhos (Lee e Yu,2014), (Zhang et al.,2012) e (Loevsky e Shimshoni, 2010) que recorrem à detecção de balizas visuais a partir de algoritmos de processamento de imagem, no entanto este tipo de técnicas é susceptíveis a interferências externas originadas por variações de iluminação. Outro exemplo são as abordagens que recorrem a sinais de rádio, têm-se os trabalhos (Wang e Yang,2011) e (Han et al.,2013), que exploram a utilização dos sinais de co- municação wireless e o trabalho (Zhou e Shi,2009), que apresenta uma revisão dos trabalhos que recorrem à tecnologia RFID (Radio-Frequency IDentification). Contudo, a aplicação destas tecno- logias tende a ter alguns problemas de precisão devido a interferências e reflexões, especialmente em meios industriais, devido à abundância de estruturas metálicas. Nos trabalhos (Pierlot e Van Droogenbroeck,2014a) e (Pierlot e Van Droogenbroeck,2014b) recorre-se a balizas emissoras de sinais infravermelhos e é proposto um algoritmo de triangulação de três balizas. No entanto, a utilização de balizas activas (aquelas que necessitam de energia) pode ser inviável devido a custos de instalação e manutenção, principalmente no caso em que a área de navegação do robô é ele- vada. A utilização de reflectores detectados por um laser scanner montado no topo do robô é das soluções com mais sucesso em ambiente industrial. Este tipo de soluções recorre tipicamente a algoritmos de triangulação que estimam a pose a partir dos ângulos entre os reflectores detecta- dos e o robô. Este tipo de soluções oferece uma qualidade sensorial superior, na medida em que consegue adquirir medidas com uma precisão e frequência relativamente elevadas. É de realçar que a disposição dos reflectores na área de navegação é um factor crítico na precisão obtida por um sistema de triangulação laser. Gao et al.(2016) analisa esta questão e recorre a algoritmos genéticos que optimizam a distribuição dos reflectores que maximiza o ângulo observável entre estes.
Em relação a trabalhos relacionados com a localização baseada em reflectores são de particu- lar pertinência aqueles que abordam o problema da localização com balizas indistinguíveis entre si. Neste âmbito, encontra-se o algoritmo apresentado por Thrun et al.(2005) intitulado “EKF Localization with Unknown Correspondences”, que é baseado no filtro de kalman estendido. O ponto-chave desta família de algoritmos é o processo de associação, isto é, o estabelecimento de uma relação entre as balizas (reflectores) que estamos a observar, que são indistinguíveis entre si, e o mapa de balizas (lista de posições das balizas no mundo). A solução de associação descrita por Thrun et al.(2005) assenta na “maximum likelihood data estimation” que, em termos gerais, define que, para cada observação, o valor da função de densidade de probabilidade de ocorrer essa obser- vação é calculado para todas as balizas do mapa. A observação é associada à baliza que maximiza esse valor. Finalmente, apresentamos o trabalho deRonzoni et al.(2011), onde é apresentada uma solução para a localização global em sistemas que recorrem a reflectores. Mais concretamente, é proposto um algoritmo de associação baseado nas distâncias entre reflectores observados. Tendo em conta que essa grandeza é invariante em relação à pose do robô, o processo de associação não depende de nenhum conhecimento prévio da pose do robô.